大模型在文本分类任务的研究 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IsTxwhBnaizE9lkPHQ4c6zuVnJf/a2本文主要讨论的是第二种场景，这也是很多有一定数字化、智能化基础的公司比较关注的类型。他们在大模型提出之前，已经通过一些规则、统计机器学习、深度神经网络等算法模型 ...
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AI图像识别与分类训练模型的优化方法有哪些 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SPgvwRaNciilMqkuxwucT4eYnRe/a6在当今的科技时代，人工智能（AI）的应用越来越广泛，其中图像识别与分类是一个重要的领域。
RAG基础的分类与增强方法综述 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Oz2iwy1Tfij8hvkAlGWco2xrnId/a3分类方法：RAG基础被分为四种主要范式：基于查询的RAG、基于潜在表示的RAG、基于Logit的RAG和推测性RAG。 增强方法的基本抽象：每种范式代表了不同的检索和生成结合方式，例如 ...
AI图像识别与分类模型的训练过程及要点 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/H81BwInkoiNYI6kcln8cELYKn3f/a4如何训练AI 进行图像识别与分类 · 一、图像识别与分类的重要性. 图像识别与分类技术在许多领域都具有重要的意义。 · 二、训练AI 进行图像识别与分类的方法. 1. 数据收集与预 ...
Embeddings的多种分类及对应模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QYXEwBnEkiVSuLkcZlGcQEixn7f/a32024年3月21日 ... 还有一种图Embeddings：是用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入，可以将复杂的图结构转化为向量表示，以捕捉 ...
模型管理中文件夹分类法的深度剖析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/D7bDwZ5Byif5HIkPRtxcY0m8nUc/a8通过文件夹分类的方式在下图路径下新建文件夹，把各个类型的模型放入进去image.png 就会出现下图效果，方便切换模型和管理模型（Embeddings、Lora、Hypernetwork模型参照 ...
KDD 2024｜港大黄超团队深度解析大模型在图机器学习领域的「未知 ...
https://docs.feishu.cn/article/wiki/DqGiwdnlpiYNdlkF6MGcEb5Snld该综述深入回顾了最新应用于图学习中的LLMs，并提出了一种全新的分类方法，依据框架设计对现有技术进行了系统分类。其详尽剖析了四种不同的算法设计思路：一是以图神经网络为 ...
基于输出分类的大型语言模型：嵌入、图像、文本或代码生成 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CuEiwiraUiUomdktufGcVQlcnjc/a5专有模型是公司拥有的模型，不向公众提供。 这些模型通常针对生产用途进行了优化。 但是，不允许针对特定的使用场景进行检查、修改或定制它们。 另外，它们并不总是免费提供， ...
AI 模型CelloType：推动细胞分割与分类的新突破 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/YpGQwBAhwi5qbKkPnwmcXj8ZnKb在这项研究中，Tan 博士和他的团队将CelloType 与一系列传统方法进行了比较，使用了动物和人类组织数据集。传统的两阶段方法包括分割后进行分类，这种方法效率低下且准确性 ...
逻辑回归：深度学习基础的分类方法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PfoFw8lgyiVhkmkszeYcvJV5nBb/a1... 分类。 定义模型结构：带有激活函数的单个神经元—— 准备完了数据集我们就要开始定义模型结构，这个是我们逻辑回归任务的重点。这次我们要定义的这个神经网络模型也是 ...